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算法书上往往这样解释二者的区别：分类是把某个对象划分到某个具体的已经定义的类别当中，而聚类是把一些对象按照具体特征组织到若干个类别里。虽然都是把某个对象划分到某个类别中，但是分类的类别是已经预定义的，而聚类操作时，某个对象所属的类别却不是预定义的。
聚类和分类的区别
聚类和分类是机器学习和数据挖掘中的两种基本任务，二者之间存在显著的区别：
预定义的类别。聚类分析是在没有任何类表的情况下进行的，它完全基于样本之间的相似度来划分数据，即先有样本后有类；分类分析则是基于预定的类表，将已知类别的标签分配给样本，即先有类后有样本。
有监督与无监督学习。聚类是一种无监督的学习方法，它不依赖预先定义的类和带类标的训练实例，更多地依赖于观察和学习；分类是一种有监督的学习方法，依赖于预先定义的类别和带类标的训练实例。
类别数量的确定性。聚类分析中，类别数量是不确定的，并且在聚类过程中自动生成；分类分析中，类别数量是固定的，在分析之前已经确定。
目标和应用场景。聚类的目标是将相似的对象归纳在一起，适用于类别或分类体系未确定的场合；分类的目标是根据已知的类别标签对新的数据点进行分类，适用于类别或分类体系已确定的场合。
总的来说，聚类和分类都是数据处理的工具，但它们的应用场景和目标不同。聚类更多地用于探索性数据分析，试图发现数据中的自然分组，而分类则更多地用于预测和标记新数据。
聚类和分类的联系
聚类和分类是数据挖掘和机器学习中的两种不同方法，它们在处理数据时有着不同的目标和策略。以下是聚类和分类的联系：
无监督与有监督的区别
聚类是一种无监督学习方法，它不需要事先标记的数据，而是通过分析样本之间的相似度来自动地将样本聚集成若干个类。聚类的目标是使得同一类内的样本尽可能相似，而不同类之间的样本差别明显。
分类则是一种有监督学习方法，它依赖于已经标记的数据来训练分类器，以便能够识别新样本的类别。分类的目的是学会一个分类函数或模型，该模型能够将数据映射到预定义的类别中。23
类别数量的确定性：
在聚类中，类别数量通常是未知的，需要在聚类过程中自动确定。
分类则通常基于预先定义的类别集合，类别数量是固定的。
训练与预测：
分类器需要通过训练数据集进行调整参数，以优化其性能。训练好的分类器可以用于预测新样本的类别。
聚类分析则直接对数据集进行建模，根据数据点之间的相似性将它们聚类成不同的组。
目标相似性：
尽管聚类和分类在处理数据的方式上有所不同，但它们共同的目标是从数据中发现有用的结构和模式。
综上所述，聚类和分类的联系主要体现在它们都是从数据中发现模式的方法，但聚类是无监督的，而分类是有监督的。两者在处理数据时采用不同的策略，但都旨在从数据中提取有价值的信息。
聚类与分类的定义
1.聚类的概念：
有一堆数据，讲这堆数据分成几类称为聚类。
举个例子，比如有一堆水果，我们按着不同的特征分为：苹果，橘子，香蕉三类叫做分类。
2.分类的概念：
在聚类的前提下，拿来一个新水果，我们按着他的特征，把他分到橘子或者香蕉那类中，叫做分类。